super(channel_selection, self).__init__() self.indexes = nn.Parameter(torch.ones(num_channels))

时间: 2024-05-23 22:15:53 浏览: 130
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[Oracle] dbms_metadata.get_ddl 的使用方法总结

这两行代码是一个类的构造函数,用于初始化类的属性。第一行代码调用了父类的构造函数并传递了 `channel_selection` 参数,以便父类可以正确地初始化。第二行代码创建了一个名为 `indexes` 的可训练参数(`nn.Parameter`),它是一个大小为 `num_channels` 的张量,每个元素都被初始化为 1。这个参数在模型训练时会被动态更新,用于选择输入数据中的哪些通道参与计算。
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def forward(self, data, org_edge_index): x = data.clone().detach() edge_index_sets = self.edge_index_sets device = data.device batch_num, node_num, all_feature = x.shape x = x.view(-1, all_feature).contiguous() gcn_outs = [] for i, edge_index in enumerate(edge_index_sets): edge_num = edge_index.shape[1] cache_edge_index = self.cache_edge_index_sets[i] if cache_edge_index is None or cache_edge_index.shape[1] != edge_num*batch_num: self.cache_edge_index_sets[i] = get_batch_edge_index(edge_index, batch_num, node_num).to(device) batch_edge_index = self.cache_edge_index_sets[i] all_embeddings = self.embedding(torch.arange(node_num).to(device)) weights_arr = all_embeddings.detach().clone() all_embeddings = all_embeddings.repeat(batch_num, 1) weights = weights_arr.view(node_num, -1) cos_ji_mat = torch.matmul(weights, weights.T) normed_mat = torch.matmul(weights.norm(dim=-1).view(-1,1), weights.norm(dim=-1).view(1,-1)) cos_ji_mat = cos_ji_mat / normed_mat dim = weights.shape[-1] topk_num = self.topk topk_indices_ji = torch.topk(cos_ji_mat, topk_num, dim=-1)[1] self.learned_graph = topk_indices_ji gated_i = torch.arange(0, node_num).T.unsqueeze(1).repeat(1, topk_num).flatten().to(device).unsqueeze(0) gated_j = topk_indices_ji.flatten().unsqueeze(0) gated_edge_index = torch.cat((gated_j, gated_i), dim=0) batch_gated_edge_index = get_batch_edge_index(gated_edge_index, batch_num, node_num).to(device) gcn_out = self.gnn_layers[i](x, batch_gated_edge_index, node_num=node_num*batch_num, embedding=all_embeddings) gcn_outs.append(gcn_out) x = torch.cat(gcn_outs, dim=1) x = x.view(batch_num, node_num, -1) indexes = torch.arange(0,node_num).to(device) out = torch.mul(x, self.embedding(indexes)) out = out.permute(0,2,1) out = F.relu(self.bn_outlayer_in(out)) out = out.permute(0,2,1) out = self.dp(out) out = self.out_layer(out) out = out.view(-1, node_num) return out

class AbstractGreedyAndPrune(): def __init__(self, aoi: AoI, uavs_tours: dict, max_rounds: int, debug: bool = True): self.aoi = aoi self.max_rounds = max_rounds self.debug = debug self.graph = aoi.graph self.nnodes = self.aoi.n_targets self.uavs = list(uavs_tours.keys()) self.nuavs = len(self.uavs) self.uavs_tours = {i: uavs_tours[self.uavs[i]] for i in range(self.nuavs)} self.__check_depots() self.reachable_points = self.__reachable_points() def __pruning(self, mr_solution: MultiRoundSolution) -> MultiRoundSolution: return utility.pruning_multiroundsolution(mr_solution) def solution(self) -> MultiRoundSolution: mrs_builder = MultiRoundSolutionBuilder(self.aoi) for uav in self.uavs: mrs_builder.add_drone(uav) residual_ntours_to_assign = {i : self.max_rounds for i in range(self.nuavs)} tour_to_assign = self.max_rounds * self.nuavs visited_points = set() while not self.greedy_stop_condition(visited_points, tour_to_assign): itd_uav, ind_tour = self.local_optimal_choice(visited_points, residual_ntours_to_assign) residual_ntours_to_assign[itd_uav] -= 1 tour_to_assign -= 1 opt_tour = self.uavs_tours[itd_uav][ind_tour] visited_points |= set(opt_tour.targets_indexes) # update visited points mrs_builder.append_tour(self.uavs[itd_uav], opt_tour) return self.__pruning(mrs_builder.build()) class CumulativeGreedyCoverage(AbstractGreedyAndPrune): choice_dict = {} for ind_uav in range(self.nuavs): uav_residual_rounds = residual_ntours_to_assign[ind_uav] if uav_residual_rounds > 0: uav_tours = self.uavs_tours[ind_uav] for ind_tour in range(len(uav_tours)): tour = uav_tours[ind_tour] quality_tour = self.evaluate_tour(tour, uav_residual_rounds, visited_points) choice_dict[quality_tour] = (ind_uav, ind_tour) best_value = max(choice_dict, key=int) return choice_dict[best_value] def evaluate_tour(self, tour : Tour, round_count : int, visited_points : set): new_points = (set(tour.targets_indexes) - visited_points) return round_count * len(new_points) 如何改写上述程序,使其能返回所有已经探索过的目标点visited_points的数量,请用代码表示

class SVDRecommender: def __init__(self, k=50, ncv=None, tol=0, which='LM', v0=None, maxiter=None, return_singular_vectors=True, solver='arpack'): self.k = k self.ncv = ncv self.tol = tol self.which = which self.v0 = v0 self.maxiter = maxiter self.return_singular_vectors = return_singular_vectors self.solver = solver def svds(self, A): if self.which == 'LM': largest = True elif self.which == 'SM': largest = False else: raise ValueError("which must be either 'LM' or 'SM'.") if not (isinstance(A, LinearOperator) or isspmatrix(A) or is_pydata_spmatrix(A)): A = np.asarray(A) n, m = A.shape if self.k <= 0 or self.k >= min(n, m): raise ValueError("k must be between 1 and min(A.shape), k=%d" % self.k) if isinstance(A, LinearOperator): if n > m: X_dot = A.matvec X_matmat = A.matmat XH_dot = A.rmatvec XH_mat = A.rmatmat else: X_dot = A.rmatvec X_matmat = A.rmatmat XH_dot = A.matvec XH_mat = A.matmat dtype = getattr(A, 'dtype', None) if dtype is None: dtype = A.dot(np.zeros([m, 1])).dtype else: if n > m: X_dot = X_matmat = A.dot XH_dot = XH_mat = _herm(A).dot else: XH_dot = XH_mat = A.dot X_dot = X_matmat = _herm(A).dot def matvec_XH_X(x): return XH_dot(X_dot(x)) def matmat_XH_X(x): return XH_mat(X_matmat(x)) XH_X = LinearOperator(matvec=matvec_XH_X, dtype=A.dtype, matmat=matmat_XH_X, shape=(min(A.shape), min(A.shape))) #获得隐式定义的格拉米矩阵的低秩近似。 eigvals, eigvec = eigsh(XH_X, k=self.k, tol=self.tol ** 2, maxiter=self.maxiter, ncv=self.ncv, which=self.which, v0=self.v0) #格拉米矩阵有实非负特征值。 eigvals = np.maximum(eigvals.real, 0) #使用来自pinvh的小特征值的复数检测。 t = eigvec.dtype.char.lower() factor = {'f': 1E3, 'd': 1E6} cond = factor[t] * np.finfo(t).eps cutoff = cond * np.max(eigvals) #获得一个指示哪些本征对不是简并微小的掩码, #并为阈值奇异值创建一个重新排序数组。 above_cutoff = (eigvals > cutoff) nlarge = above_cutoff.sum() nsmall = self.k - nlarge slarge = np.sqrt(eigvals[above_cutoff]) s = np.zeros_like(eigvals) s[:nlarge] = slarge if not self.return_singular_vectors: return np.sort(s) if n > m: vlarge = eigvec[:, above_cutoff] ularge = X_matmat(vlarge) / slarge if self.return_singular_vectors != 'vh' else None vhlarge = _herm(vlarge) else: ularge = eigvec[:, above_cutoff] vhlarge = _herm(X_matmat(ularge) / slarge) if self.return_singular_vectors != 'u' else None u = _augmented_orthonormal_cols(ularge, nsmall) if ularge is not None else None vh = _augmented_orthonormal_rows(vhlarge, nsmall) if vhlarge is not None else None indexes_sorted = np.argsort(s) s = s[indexes_sorted] if u is not None: u = u[:, indexes_sorted] if vh is not None: vh = vh[indexes_sorted] return u, s, vh def _augmented_orthonormal_cols(U, n): if U.shape[0] <= n: return U Q, R = np.linalg.qr(U) return Q[:, :n] def _augmented_orthonormal_rows(V, n): if V.shape[1] <= n: return V Q, R = np.linalg.qr(V.T) return Q[:, :n].T def _herm(x): return np.conjugate(x.T) 将上述代码修改为使用LM,迭代器使用arpack

from scipy.sparse.linalg import eigsh, LinearOperator from scipy.sparse import isspmatrix, is_pydata_spmatrix class SVDRecommender: def init(self, k=50, ncv=None, tol=0, which='LM', v0=None, maxiter=None, return_singular_vectors=True, solver='arpack'): self.k = k self.ncv = ncv self.tol = tol self.which = which self.v0 = v0 self.maxiter = maxiter self.return_singular_vectors = return_singular_vectors self.solver = solver def svds(self, A): largest = self.which == 'LM' if not largest and self.which != 'SM': raise ValueError("which must be either 'LM' or 'SM'.") if not (isinstance(A, LinearOperator) or isspmatrix(A) or is_pydata_spmatrix(A)): A = np.asarray(A) n, m = A.shape if self.k <= 0 or self.k >= min(n, m): raise ValueError("k must be between 1 and min(A.shape), k=%d" % self.k) if isinstance(A, LinearOperator): if n > m: X_dot = A.matvec X_matmat = A.matmat XH_dot = A.rmatvec XH_mat = A.rmatmat else: X_dot = A.rmatvec X_matmat = A.rmatmat XH_dot = A.matvec XH_mat = A.matmat dtype = getattr(A, 'dtype', None) if dtype is None: dtype = A.dot(np.zeros([m, 1])).dtype else: if n > m: X_dot = X_matmat = A.dot XH_dot = XH_mat = _herm(A).dot else: XH_dot = XH_mat = A.dot X_dot = X_matmat = _herm(A).dot def matvec_XH_X(x): return XH_dot(X_dot(x)) def matmat_XH_X(x): return XH_mat(X_matmat(x)) XH_X = LinearOperator(matvec=matvec_XH_X, dtype=A.dtype, matmat=matmat_XH_X, shape=(min(A.shape), min(A.shape))) eigvals, eigvec = eigsh(XH_X, k=self.k, tol=self.tol ** 2, maxiter=self.maxiter, ncv=self.ncv, which=self.which, v0=self.v0) eigvals = np.maximum(eigvals.real, 0) t = eigvec.dtype.char.lower() factor = {'f': 1E3, 'd': 1E6} cond = factor[t] * np.finfo(t).eps cutoff = cond * np.max(eigvals) above_cutoff = (eigvals > cutoff) nlarge = above_cutoff.sum() nsmall = self.k - nlarge slarge = np.sqrt(eigvals[above_cutoff]) s = np.zeros_like(eigvals) s[:nlarge] = slarge if not self.return_singular_vectors: return np.sort(s) if n > m: vlarge = eigvec[:, above_cutoff] ularge = X_matmat(vlarge) / slarge if self.return_singular_vectors != 'vh' else None vhlarge = _herm(vlarge) else: ularge = eigvec[:, above_cutoff] vhlarge = _herm(X_matmat(ularge) / slarge) if self.return_singular_vectors != 'u' else None u = _augmented_orthonormal_cols(ularge, nsmall) if ularge is not None else None vh = _augmented_orthonormal_rows(vhlarge, nsmall) if vhlarge is not None else None indexes_sorted = np.argsort(s) s = s[indexes_sorted] if u is not None: u = u[:, indexes_sorted] if vh is not None: vh = vh[indexes_sorted] return u, s, vh def _augmented_orthonormal_cols(U, n): if U.shape[0] <= n: return U Q, R = np.linalg.qr(U) return Q[:, :n] def _augmented_orthonormal_rows(V, n): if V.shape[1] <= n: return V Q, R = np.linalg.qr(V.T) return Q[:, :n].T def _herm(x): return np.conjugate(x.T)这段代码中使用的scipy包太旧了,导致会出现报错信息为:cannot import name 'is_pydata_spmatrix' from 'scipy.sparse' (D:\Anaconda\lib\site-packages\scipy\sparse_init.py),将这段代码修改为使用最新版的scipy包

class SVDRecommender: def init(self, k=50, ncv=None, tol=0, which='LM', v0=None, maxiter=None, return_singular_vectors=True, solver='arpack'): self.k = k self.ncv = ncv self.tol = tol self.which = which self.v0 = v0 self.maxiter = maxiter self.return_singular_vectors = return_singular_vectors self.solver = solver def svds(self, A): if which == 'LM': largest = True elif which == 'SM': largest = False else: raise ValueError("which must be either 'LM' or 'SM'.") if not (isinstance(A, LinearOperator) or isspmatrix(A) or is_pydata_spmatrix(A)): A = np.asarray(A) n, m = A.shape if k <= 0 or k >= min(n, m): raise ValueError("k must be between 1 and min(A.shape), k=%d" % k) if isinstance(A, LinearOperator): if n > m: X_dot = A.matvec X_matmat = A.matmat XH_dot = A.rmatvec XH_mat = A.rmatmat else: X_dot = A.rmatvec X_matmat = A.rmatmat XH_dot = A.matvec XH_mat = A.matmat dtype = getattr(A, 'dtype', None) if dtype is None: dtype = A.dot(np.zeros([m, 1])).dtype else: if n > m: X_dot = X_matmat = A.dot XH_dot = XH_mat = _herm(A).dot else: XH_dot = XH_mat = A.dot X_dot = X_matmat = _herm(A).dot def matvec_XH_X(x): return XH_dot(X_dot(x)) def matmat_XH_X(x): return XH_mat(X_matmat(x)) XH_X = LinearOperator(matvec=matvec_XH_X, dtype=A.dtype, matmat=matmat_XH_X, shape=(min(A.shape), min(A.shape))) # Get a low rank approximation of the implicitly defined gramian matrix. eigvals, eigvec = eigsh(XH_X, k=k, tol=tol ** 2, maxiter=maxiter, ncv=ncv, which=which, v0=v0) # Gramian matrix has real non-negative eigenvalues. eigvals = np.maximum(eigvals.real, 0) # Use complex detection of small eigenvalues from pinvh. t = eigvec.dtype.char.lower() factor = {'f': 1E3, 'd': 1E6} cond = factor[t] * np.finfo(t).eps cutoff = cond * np.max(eigvals) # Get a mask indicating which eigenpairs are not degenerate tiny, # and create a reordering array for thresholded singular values. above_cutoff = (eigvals > cutoff) nlarge = above_cutoff.sum() nsmall = k - nlarge slarge = np.sqrt(eigvals[above_cutoff]) s = np.zeros_like(eigvals) s[:nlarge] = slarge if not return_singular_vectors: return np.sort(s) if n > m: vlarge = eigvec[:, above_cutoff] ularge = X_matmat(vlarge) / slarge if return_singular_vectors != 'vh' else None vhlarge = _herm(vlarge) else: ularge = eigvec[:, above_cutoff] vhlarge = _herm(X_matmat(ularge) / slarge) if return_singular_vectors != 'u' else None u = _augmented_orthonormal_cols(ularge, nsmall) if ularge is not None else None vh = _augmented_orthonormal_rows(vhlarge, nsmall) if vhlarge is not None else None indexes_sorted = np.argsort(s) s = s[indexes_sorted] if u is not None: u = u[:, indexes_sorted] if vh is not None: vh = vh[indexes_sorted] return u, s, vh将这段代码放入一个.py文件中,用Spyder查看,有报错,可能是缩进有问题,无法被调用,根据这个问题,给出解决办法,给出改正后的完整代码

bs_data = w_data[w_data['波束场景No'] == cross_data['波束场景No'][0]] 报错:Traceback (most recent call last): File "C:\Users\z84259074\AppData\Local\Programs\Python\Python310\lib\site-packages\pandas\core\indexes\base.py", line 3652, in get_loc return self._engine.get_loc(casted_key) File "pandas\_libs\index.pyx", line 147, in pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc File "pandas\_libs\index.pyx", line 176, in pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc File "pandas\_libs\hashtable_class_helper.pxi", line 7080, in pandas._libs.hashtable.PyObjectHashTable.get_item File "pandas\_libs\hashtable_class_helper.pxi", line 7088, in pandas._libs.hashtable.PyObjectHashTable.get_item KeyError: '波束场景No' The above exception was the direct cause of the following exception: Traceback (most recent call last): File "D:\Users\z84259074\PycharmProjects\参数自优化\self_optimizing.py", line 127, in <module> data = optimizing() File "D:\Users\z84259074\PycharmProjects\参数自优化\self_optimizing.py", line 18, in __init__ self.optimizing_main() File "D:\Users\z84259074\PycharmProjects\参数自优化\self_optimizing.py", line 120, in optimizing_main self.child2=self.mutation_cdata(fitness_data,self.cross_data) File "D:\Users\z84259074\PycharmProjects\参数自优化\self_optimizing.py", line 86, in mutation_cdata bs_data = w_data[w_data['波束场景No'] == cross_data['波束场景No'][0]] File "C:\Users\z84259074\AppData\Local\Programs\Python\Python310\lib\site-packages\pandas\core\frame.py", line 3761, in __getitem__ indexer = self.columns.get_loc(key) File "C:\Users\z84259074\AppData\Local\Programs\Python\Python310\lib\site-packages\pandas\core\indexes\base.py", line 3654, in get_loc raise KeyError(key) from err KeyError: '波束场景No'

(random.randint(0, bs_data[12]-1))*3+bs_data[8] 报错:Traceback (most recent call last): File "C:\Users\z84259074\AppData\Local\Programs\Python\Python310\lib\site-packages\pandas\core\indexes\base.py", line 3652, in get_loc return self._engine.get_loc(casted_key) File "pandas\_libs\index.pyx", line 147, in pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc File "pandas\_libs\index.pyx", line 176, in pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc File "pandas\_libs\hashtable_class_helper.pxi", line 7080, in pandas._libs.hashtable.PyObjectHashTable.get_item File "pandas\_libs\hashtable_class_helper.pxi", line 7088, in pandas._libs.hashtable.PyObjectHashTable.get_item KeyError: 12 The above exception was the direct cause of the following exception: Traceback (most recent call last): File "d:\Users\z84259074\PycharmProjects\参数自优化\self_optimizing.py", line 128, in <module> data = optimizing() File "d:\Users\z84259074\PycharmProjects\参数自优化\self_optimizing.py", line 15, in __init__ self.optimizing_main() File "d:\Users\z84259074\PycharmProjects\参数自优化\self_optimizing.py", line 124, in optimizing_main self.child2=self.mutation_cdata(fitness_data,self.cross_data) File "d:\Users\z84259074\PycharmProjects\参数自优化\self_optimizing.py", line 92, in mutation_cdata print('cross_data[波束场景No]',bs_data[12]) File "C:\Users\z84259074\AppData\Local\Programs\Python\Python310\lib\site-packages\pandas\core\frame.py", line 3761, in __getitem__ indexer = self.columns.get_loc(key) File "C:\Users\z84259074\AppData\Local\Programs\Python\Python310\lib\site-packages\pandas\core\indexes\base.py", line 3654, in get_loc raise KeyError(key) from err KeyError: 12

Traceback (most recent call last): File "D:\Anaconda\lib\site-packages\pandas\core\indexes\base.py", line 3802, in get_loc return self._engine.get_loc(casted_key) File "pandas\_libs\index.pyx", line 138, in pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc File "pandas\_libs\index.pyx", line 165, in pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc File "pandas\_libs\hashtable_class_helper.pxi", line 5745, in pandas._libs.hashtable.PyObjectHashTable.get_item File "pandas\_libs\hashtable_class_helper.pxi", line 5753, in pandas._libs.hashtable.PyObjectHashTable.get_item KeyError: 'A' The above exception was the direct cause of the following exception: Traceback (most recent call last): File "e:\Mydata\py\提取指定范围excel数据.py", line 7, in <module> data = df.loc[0:9, 'A':'B'] # 例如提取第1行到第10行,第1列到第3列的数据 File "D:\Anaconda\lib\site-packages\pandas\core\indexing.py", line 1067, in __getitem__ return self._getitem_tuple(key) File "D:\Anaconda\lib\site-packages\pandas\core\indexing.py", line 1256, in _getitem_tuple return self._getitem_tuple_same_dim(tup) File "D:\Anaconda\lib\site-packages\pandas\core\indexing.py", line 924, in _getitem_tuple_same_dim retval = getattr(retval, self.name)._getitem_axis(key, axis=i) File "D:\Anaconda\lib\site-packages\pandas\core\indexing.py", line 1290, in _getitem_axis return self._get_slice_axis(key, axis=axis) File "D:\Anaconda\lib\site-packages\pandas\core\indexing.py", line 1324, in _get_slice_axis indexer = labels.slice_indexer(slice_obj.start, slice_obj.stop, slice_obj.step) File "D:\Anaconda\lib\site-packages\pandas\core\indexes\base.py", line 6559, in slice_indexer start_slice, end_slice = self.slice_locs(start, end, step=step) File "D:\Anaconda\lib\site-packages\pandas\core\indexes\base.py", line 6767, in slice_locs start_slice = self.get_slice_bound(start, "left") File "D:\Anaconda\lib\site-packages\pandas\core\indexes\base.py", line 6686, in get_slice_bound raise err File "D:\Anaconda\lib\site-packages\pandas\core\indexes\base.py", line 6680, in get_slice_bound slc = self.get_loc(label) File "D:\Anaconda\lib\site-packages\pandas\core\indexes\base.py", line 3804, in get_loc raise KeyError(key) from err KeyError: 'A'

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在面对自动化装配线的高精度定位需求时,选择合适的机器视觉对位引导技术至关重要。首先,我们需要根据装配线的具体应用环境和目标精度要求来选择技术方案。例如,在只需要单个工件定位的应用场景中,可以考虑使用Cognex视觉系统,它提供了强大的图像处理能力和丰富的视觉工具库,适合快速开发和部署。对于更复杂的多工件或动态环境,Halcon的高级算法能够提供更精确的视觉分析,特别是在处理复杂光照条件和不规则形状物体时表现出色。 参考资源链接:[机器视觉对位引导技术详解](https://wenku.csdn.net/doc/7don5ccveb?spm=1055.2569.3001.10343) Ope
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WHOIS-Python-Bot:自动抓取WHOIS信息的Python脚本

资源摘要信息:"WHOIS-Python-Bot:https" 知识点概述: 根据提供的文件信息,我们可以推断出以下知识点: 1. WHOIS协议与域名信息检索 2. Python编程语言在网络请求与自动化中的应用 3. 文件和目录管理在Python项目中的实践 4. HTTP协议与网络请求的基本概念 5. 使用Python创建项目目录的步骤与方法 详细知识点: 1. WHOIS协议与域名信息检索: WHOIS是一个互联网标准协议,用于查询数据库以获取域名、IP地址或自治系统的所有者等信息。WHOIS服务允许用户查询域名的注册数据,这些数据包括注册人、注册机构、联系信息、注册日期、到期日期和状态等。WHOIS-Python-Bot可能指的是一个使用Python编程语言编写的自动化脚本或机器人,旨在通过WHOIS协议查询域名相关信息。 2. Python编程语言在网络请求与自动化中的应用: Python作为一种高级编程语言,因其简洁的语法、强大的库支持和广泛的应用场景,非常适合用于网络编程和自动化任务。在处理WHOIS查询时,Python可以利用其标准库如urllib或第三方库如requests来发送网络请求,并解析返回的数据。Python还提供了一些用于自动化和网络操作的工具,比如BeautifulSoup用于解析HTML和XML文档,以及Scrapy用于网络爬虫开发。 3. 文件和目录管理在Python项目中的实践: 文件和目录管理是任何编程项目中的常见任务。在Python项目中,开发者经常需要创建和管理文件和目录,以便组织源代码、配置文件、日志和其他资源。Python提供了一套内建的文件处理函数,比如os模块,允许开发者执行创建目录、删除目录、重命名文件等操作。这对于项目结构的初始化和动态构建非常有用。 4. HTTP协议与网络请求的基本概念: HTTP(超文本传输协议)是互联网上应用最广泛的一种网络协议,是用于从万维网服务器传输超文本到本地浏览器的传输协议。了解HTTP协议的基本概念对于开发网络相关的应用至关重要。例如,HTTP请求和响应的基本结构,包括请求方法(GET、POST、PUT、DELETE等)、状态码、请求头、请求体和响应体。Python通过各种库简化了HTTP请求的发送和处理。 5. 使用Python创建项目目录的步骤与方法: 在Python中创建项目目录是一个简单的过程,通常涉及到使用内置的os模块或pathlib模块。os模块提供了一系列文件操作的函数,比如os.mkdir()用于创建目录。pathlib模块引入了面向对象的文件系统路径操作。使用这些工具,开发者可以轻松地在代码中创建项目所需的目录结构。例如,创建一个名为“文件”的目录,可以使用os.mkdir("文件"),如果目录不存在的话。更好的做法是先检查目录是否已存在,使用os.path.exists()函数,然后再决定是否创建目录。 项目目录创建示例代码: ```python import os # 指定要创建的目录名称 dir_name = "文件" # 检查目录是否存在,如果不存在则创建 if not os.path.exists(dir_name): os.mkdir(dir_name) print(f"目录 '{dir_name}' 创建成功.") else: print(f"目录 '{dir_name}' 已存在.") ``` 通过上述知识点,我们可以对WHOIS-Python-Bot项目及其可能的功能、结构和实现技术有一个大致的了解。项目名称暗示了该项目是一个利用Python编写的网络自动化脚本,可能用于批量查询域名注册信息,并通过HTTP协议将查询结果发送到服务器。此外,项目初始化阶段需要创建特定的目录来存储相关文件和数据。
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"互动学习:行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动,互动学习以行动为中心的强化学习学会互动,互动学习,以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授:智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授,大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授,Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士,Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先,我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔,"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲,你知道在这篇论文的(许多)错误中,你是我可以依
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【STS8200跨平台编程攻略】:一次编写,全球运行的终极指南

![【STS8200跨平台编程攻略】:一次编写,全球运行的终极指南](https://media.geeksforgeeks.org/wp-content/uploads/20210706120537/JavaStream.png) 参考资源链接:[STS8200编程手册v3.21:ATE开发必备](https://wenku.csdn.net/doc/6401ab9acce7214c316e8d7d?spm=1055.2635.3001.10343) # 1. STS8200跨平台编程概述 跨平台编程一直是软件开发领域中的热门话题,它允许开发者使用单一的代码库创建能够在多个操作系统上运行
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如何利用Matlab与FPGA协同实现一个50Hz的正弦波信号源,并进行时域仿真与频域分析?

在设计50Hz正弦波信号源的过程中,Matlab与FPGA的结合使用能够提供强大的开发和测试平台。以下是实现这一目标的详细步骤: 参考资源链接:[Matlab与FPGA协同:实现50Hz正弦波信号源与仿真](https://wenku.csdn.net/doc/284nbajy2m?spm=1055.2569.3001.10343) 首先,在Matlab环境中,我们需要编写代码来生成所需的正弦波信号。根据正弦波的时域表达式s(t) = sin(2πf_m * t + θ),可以设置参数f_m为50Hz,θ为π/2,峰值电压为1V。采样率fs设置为5kHz,确保一个周期内包含100个采样点,
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Mario Kart 64课程代码生成器实现与React应用实践

资源摘要信息:"n64-course-code-generator项目是一个用于创建Mario Kart 64游戏中的随机可变长度大奖赛课程代码的生成器。它基于层列表定义的首选项生成代码,为用户提供自定义游戏体验的可能性。" 知识点: 1. **Mario Kart 64**: Mario Kart 64是一款由任天堂开发的经典赛车游戏,于1996年首次发布。这款游戏以马里奥系列角色作为赛车手,并且具有经典的赛车游戏玩法和多人模式。 2. **课程代码生成器**: 这个生成器是一个用于在Mario Kart 64游戏中创建自定义赛道的工具。"课程代码"通常指的是将赛道的布局、道具、障碍物和特殊规则等编码为一组指令,然后玩家可以在游戏中输入这组代码以加载特定的自定义赛道。生成器能够根据用户的设定随机生成不同的赛道布局。 3. **层列表**: 在此上下文中,层列表很可能是对赛道设计的一种抽象表示方法,其中包括不同的赛道元素(如道具、障碍物等)和它们在赛道上的位置。层列表可能是一种用于定义赛道不同层(例如地面层、水层、道具层等)的结构化数据。 4. **随机可变长度的大奖赛**: 指的是生成器创建的大奖赛课程可以根据特定的参数随机变化,长度也可以根据用户的设定进行调整,从而实现高度的可定制性。大奖赛可能是指在游戏中,为了决定超级大奖赛的赛道和规则而进行的一系列预选赛。 5. **Create React App**: 这是一个由Facebook提供的用于简化现代Web应用开发的脚手架工具。它提供了一个零配置的开发环境,使得开发者能够快速启动和运行React应用。 6. **脚本运行**: Create React App支持多种npm脚本来管理开发流程。例如: - `npm start`:用于在开发模式下启动应用程序,允许开发者实时预览改动。 - `npm test`:用于在交互式监视模式下运行测试,以便开发者可以查看测试覆盖率和反馈。 - `npm run build`:用于构建生产版本的应用程序,生成的文件会被压缩和优化,以便部署到生产环境中。 - `npm run eject`:这是一个不可逆操作,它会将所有的配置文件和依赖从Create React App脚手架中导出到项目目录中,使开发者能够完全控制构建配置。 7. **TypeScript**: TypeScript是JavaScript的一个超集,它增加了静态类型定义的功能。TypeScript最终会被编译成普通的JavaScript代码,以提供类型检查、更好的IDE支持、代码重构等特性。本项目使用TypeScript可能是为了提高代码的可维护性和减少运行时错误。 8. **文件名称列表**: "n64-course-code-generator-main"表示该项目的主要文件夹或模块名称。这通常是项目的主入口,包含了启动项目所需的大部分重要代码和资源文件。
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关系数据表示学习

关系数据卢多维奇·多斯桑托斯引用此版本:卢多维奇·多斯桑托斯。关系数据的表示学习机器学习[cs.LG]。皮埃尔和玛丽·居里大学-巴黎第六大学,2017年。英语。NNT:2017PA066480。电话:01803188HAL ID:电话:01803188https://theses.hal.science/tel-01803188提交日期:2018年HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaireUNIVERSITY PIERRE和 MARIE CURIE计算机科学、电信和电子学博士学院(巴黎)巴黎6号计算机科学实验室D八角形T HESIS关系数据表示学习作者:Ludovic DOS SAntos主管:Patrick GALLINARI联合主管:本杰明·P·伊沃瓦斯基为满足计算机科学博士学位的要求而提交的论文评审团成员:先生蒂埃里·A·退休记者先生尤尼斯·B·恩